विकास मिश्रण मॉडलों में यादृच्छिक संरचना को सही तरीके से मॉडल करने में चुनौतियाँ और इसका मॉडल मिश्रण पर प्रभाव

चिकित्सीय या मानवशास्त्रीय गुणों के जीवन-क्रम पथ यह पता लगाने के लिए उपयोगी होते हैं कि हमारा प्रारंभिक जीवन का अनुभव बाद के जीवन में रोग और मृत्यु दर को कैसे प्रभावित करता है। शोधकर्ता अक्सर ऐसे घटनाओं का अनुमान लगाने के लिए विकास मिश्रण मॉडल (जीएमएम) का उपयोग करते हैं। जीएमएम के यादृच्छिक भाग पर बाधाएँ रखना आम है ताकि संयम में सुधार हो या संकीर्ण होने में मदद मिले, लेकिन इससे एक स्वचालित संरचना बन सकती है जो मिश्रण के स्वभाव और उसके बाद के मॉडल की व्याख्या को विकृत कर देती है। यह विशेष रूप से सच है अगर व्यक्तियों के भीतर परिणाम में परिवर्तन तुलनात्मक रूप से व्यक्तियों के बीच के अंतर के परिमाण के मुकाबले क्रमिक हैं। इसे व्यापक रूप से नहीं समझा जाता है, न ही इसके प्रभाव को भली-भांति समझा गया है। हमने 1528 अमेरिकी किशोरों के लिए शरीर के मास इंडेक्स (बीएमआई) के दोहराए गए मापों का उपयोग कर जीएमएम का अनुमान लगाया, जिन्हें संकीर्णता प्राप्त करने के लिए विविधता-सह-संबंध बंधनों की आवश्यकता थी। हमने ऑटोकॉरलेशन संरचना के साथ और बिना संकीर्णित मॉडलों की तुलना की ताकि यह आंका जा सके कि इसका आदर्श छिपी हुई वर्गों की संख्या, उनके आकार और संरचना पर क्या प्रभाव पड़ा। हमने सिमुलेशन का उपयोग करके मॉडल विकल्पों की भी तुलना की। जब जीएमएम विविधता-सह-संबंध संरचना को संकीर्ण किया गया, तो एक वर्ग के भीतर स्वचालित संबंध संरचना उभरी। जब इसे स्पष्ट रूप से मॉडल नहीं किया गया, तो इससे मॉडल की फिटिंग खराब हो गई और ऐसे मॉडल उत्पन्न हुए जो आदर्श छिपी हुई वर्गों की संख्या के मामले में काफी भिन्न थे, साथ ही वर्ग के आकार और संरचना में भी। जीएमएम रूपरेखा में डेटा की यादृच्छिक संरचना पर सावधानीपूर्वक विचार न करने से गलत मॉडल निष्कर्ष निकल सकते हैं, विशेष रूप से उन परिणामों के लिए जिनमें व्यक्तियों के भीतर अधिक समरूपता होती है, जैसे कि बीएमआई। ऐसे मॉडल बनाते समय अंतर्निहित डेटा उत्पादन प्रक्रियाओं पर ध्यान देना अत्यंत महत्वपूर्ण है।